大家认识一下埃莉。作为一名治疗师，她从事着创伤后应激障碍(PTSD)的前沿研究。海湾战争过后，在参加过这场战争的美军退伍军人中，约有11%至12%的人表现出某种形式的创伤后应激障碍。据美国退伍军人事务部报道，7%至8%的平民在生活中有时也会出现这种症状。在埃莉的帮助下，这些病人有望获得康复。

　　埃莉由美国国防部出资开发。她坐在一张紫红色的手扶椅上，身穿一件休闲装，戴着一根精美的金项链。她询问病人有关家庭关系和睡眠习惯等方面的问题，时时用语调变化多端的“啊哈”回应和鼓励患者。她可以跟踪并分析病人的每次痉挛、抽搐和微笑。埃莉细致入微、思维敏捷，但她并非人类。她通过多传感器系统来检测面部表情、肢体运动和语言的细微变化，并向她的数字大脑传输大量有关人际交互的数据。

　　埃莉由南加州大学创新技术研究所(ICT)开发。她是一个“虚拟人”，化身于显示屏之上，使用先进的人工智能技术来模拟真正的治疗师对病人治疗的过程。为了避免士兵们可能出现的抑郁症和PTSD，美国国防部高级研究计划署出资支持埃莉的研发工作。尽管埃莉还只是一台原型机，但她足以证明最先进的人工智能(AI)技术如何改变着我们生活的诸多方面, 也说明了人类与计算机以及这个世界的联系。

　　Albert“Skip”Rizzo是一位心理学家，他是研发埃莉的两位科学家之一，也是南加州大学的研究教授。他在接受NPR的采访时说，“像埃莉这样的计算机带给我们的是一种能力，可以分析海量数据并研究数据模式的能力。在我看来，这远远超出了人类大脑的能力。”

　　人工智能正在方方面面发挥着日益重要的作用。Nexflix和Pandora将此称作“综合处理”。Siri将声音界定为一种界面。声音搜索目前占谷歌安卓移动搜索的20%。Alexa和其他虚拟智能助手将人工智能引入了一系列的特殊技能当中。

　　随着超高速计算机、强大的软件、更好的互联性以及物联网的兴起，我们正处在所谓的人工智能的“伟大苏醒期”。与此同时，人工智能的新发展，例如深度学习和神经网络、原理与生物大脑颇为相似的计算模型，正在提高计算机的能力，使计算机更加接近我们人类。

　　20世纪70年代，科学家编写计算机程序来完成某些任务。如今，计算机具备了自学能力。就像孩子一样，它们通过试错了解周围的世界，进而建立自身的知识库。眼前的关键在于，我们如何控制那种代表着全新计算机平台的事物：无处不在、环绕四周的人工智能。(参考版本：无处不在的人工智能已然成为了全新计算平台的代表，如何控制它是眼前最紧要的。)”去年12月，《纽约时代》杂志的科技记者Gideon Lewis-Kraus撰稿时写道。

　　先进的人工智能技术已被应用于多个行业，从帮助无人驾驶汽车在城市街道安全行驶，到使用一台名为”LettuceBot”的机器，发现植物中的杂草并自动为田地疏草，提高作物产量。(参考版本：先进的人工智能技术已被应用于诸多行业，它不仅能帮助无人车安全地在城市中穿梭，还让一台名为“LettuceBot”的机器在田间自动除草和疏地，以提高作物产量。)同时，波士顿的医生希望借助一套能够分析多达100亿个医学图像的人工智能系统，提早发现癌症和其它疾病。

　　人工智能还能挑战象棋和Go这类战略游戏。在最近一次测试中，卡耐基梅隆大学的计算机科学家设计出一种程序，邀请扑克专业玩家参加为期三周的“一对一无限制德州扑克”大赛。在比赛中，计算机不仅能学会游戏的规则和逻辑，还能在遇到背面朝上的扑克牌和面无表情的玩家时，学会虚张声势、赌上一把，并运用致胜策略。据数据科学家们推测，程序分析了扑克的“信息集”，进行10到160次幂的运算。这个极其艰巨的深度学习过程，在关键时刻为计算机夺得了170万美元的奖金。但是，学会玩游戏不过是整个机器学习过程的一部分而已。

　　无限的投资空间

　　很多企业正在争相投资人工智能领域。风险资本数据库CB Insights指出，自2011年起，大约有140家开发这类技术的私营公司已经被收购，仅2016年就有40家。苹果、亚马逊、脸谱和Salesforce正纷纷踏入这个领域，而其他业界巨头，如通用电气和三星也不甘落后。《日经亚洲评论》在1月份的一份报告中指出，2016年，全球范围内的人工智能初创企业共募集资金50.2亿美元，达到五年来的最高水平。2016年5月，中国政府宣布，到2018年，中国在人工智能方面的投资将达到150亿美元。

　　人工智能技术甚至正在改变我们所喝的饮料。总部位于伦敦的IntelligentX Brewing公司运用机器学习算法，自动分析客户对其瓶装啤酒的反馈，进而影响酿酒师如何开发出新产品，以适应饮酒者不断变化的口味。

　　医疗行业是人工智能技术应用的另一个新兴领域。斯坦福大学的研究人员正尝试运用一种算法，诊断潜在的皮肤癌——人类最常见的一种癌症。斯坦福大学的科学家们在算法中录入了大约13万个与超过两千种疾病关联的受损皮肤的图像，以测试计算机能否区分无害的痣与恶性黑素瘤及上皮肿瘤。让人惊叹的是，计算机精准无误地完成了这项工作，与由21位经过认证的皮肤科医生组成的专家组不相上下。这个团队希望将来能把这个系统安装在智能手机上。从事这项研究的科研人员今年在《自然》杂志上指出。

　　“在配备了深度神经网络之后，这种移动终端有望将皮肤病医生的工作范围扩大到诊室以外的广阔空间。”

　　人工智能的影响不仅限于人机交互，还可以通过物联网让机器之间进行对话。在自动驾驶技术中，汽车间可以进行交流，以便分享有关周围基础设施和交通状况的数据和道路信息，并通过为行驶中的车辆设计实时的最佳路线，达到减轻交通压力的目的。

　　同样，技术正在改变着制造业和仓储物流。相较于2015年仅有的3万台，去年亚马逊的20个物流中心里，与人类协同工作的机器人总数达到了4. 5万台。与此同时，三星和大众计划在它们各自的俄罗斯工厂中使用由一家由初创公司RoboCV开发的无人驾驶车辆。借助于视觉传感器和避障技术，这些无人车的自动导航系统可通过建立计算模式，选择最佳路线，从而更快抵达目的地。

　　《华尔街日报》在今年的报道中指出，很多企业已将机器学习软件应用于歌曲、标识和视频游戏的创作当中，甚至在服装和工业设计，包括尚处于概念验证阶段的汽车零件和丹麦现代座椅也有涉及。例如，一家总部设在旧金山的个性化服装电子零售商Stitch Fix使用软件来设计服装，其系统可以处理数万亿种可能出现的图案、裁剪和色彩的搭配方式，同时还能够兼顾客户的购买行为以及最新时装潮流的信息。

　　职场革命

　　的确, 随着机器日益智能化，越来越多的工作实现了自动化，很多人会想，机器人是否会很快取代人类完成所有的工作。可以肯定的是，拥有机器学习功能的人工智能系统有可能造成传统产业中的员工队伍分崩瓦解，并彻底改变很多行业的工作性质。据世界经济论坛预测，到2020年，自动化会造成500个工作机会的消失。

　　同样具有争议的是，人工智能技术的影响面越来越大，决策能力越来越强。这一点尤其体现在职场中。目前，人工智能软件可对数千份求职简历进行筛查，直接淘汰掉很多不合格的求职者，只把面试机会留给“合格”的候选人。这样便为工作忙碌的人力资源部门节省了不少时间，可问题也随之而来。机器学习算法毕竟还是由人类开发的，换句话说，这些算法可能带有人类的偏见。而这些偏见可能会导致失误，包括一些合格的求职者被挡在了门外等等。

　　另外，人工智能系统目前已被用来跟踪员工的各项工作。软件可监控员工在计算机上的各种活动，比如从记录按键情况，到分析电子邮件中书写的单词和短语，进而便找出细微的变化，进行模式分析和评价。通过数据可能看出某些员工的工作效率低下，或是希望尽早下班等等。“人工智能系统对数据的‘渴望’可能会挑战员工隐私的极限，”《华尔街日报》的记者Ted Greenwald指出并同时提醒道，“巧妙地运用这些数据，是管理层的一项义不容辞的职责。”

　　全球金融、媒体和科技公司彭博社的数据科学部门主管Gideon Mann希望职场和监管环境加强安全保障，保护隐私，避免滥用数据。他说，全新的人工智能技术(例如音像合成技术)让人担忧，因为它们可以逼真地模仿某个人说的话。“试想一下，我们置身于一个‘真相不明’的世界，‘真相’将变得模糊不清。”他认为，“数据科学家必须认清自己的工作所产生的影响，同时认识到数据科学可能会带来的副作用。”

　　感知情绪

　　然而，在人类设计师完成一个创意项目之前，人工智能的局限性就暴露了出来。

　　在巴塞罗那召开的2017全球移动大会上，IBM开发的智能超级计算机系统Waston设计了一种“会思考的雕像”。这个雕像让人联想到安东尼 高迪的设计风格。为了激发使用Waston的艺术家的灵感，这台超级计算机装备有数百张高迪作品的图像，还有数卷相关的文学作品、历史文章，甚至是与著名建筑师加泰罗尼亚相关的歌词。Waston对类似于高迪的主题、形状、图案和色彩进行了识别，然后由纽约的一家设计事务所SOFTlab将研究成果转化为一个带有激光切割的花瓣和灯光的大型铝制实体雕像。

　　对于IBM Waston平台经理Jonas Nwuke来说，这件雕塑作品为机器与人类实现互利互惠提供了一个蓝本。 他对《福布斯》说，“我们相信，在未来的世界里，机器不会做出决策，也不会限定方向，而只会发挥一定的推动作用。在这种情况下，它会带来些许灵感，而灵感可能会，也可能不会自然而然地流露出来。至于这件艺术品的“思考”能力，Waston的语言分析技术通过监测推特上的对话以及与会人员在会场中发出的嗡嗡声，从而使该艺术品可实时进行外形上的调整。

　　那些用来检测并评估社交媒体上情绪的分析工具现已发展到可帮助部署系统的地步。例如，金融交易员通过社交媒体来评估某些新闻和事件对市场的影响，但到目前为止，我们仍然很难分析并从社交平台中得出有用的结论。为了解决这个问题，彭博社在其终端上设计了一种功能。这种功能可不断筛查社交媒体上数以百万计的对话，分析内容是积极的，还是消极的，然后将这种信息与股价波动的观察结果相结合。于是我们得出一个结论，从对推特和其他社交媒体的深入分析，可能会影响股票和其他金融工具。

　　“随着人工智能技术地不断发展，现已超越了我们设定的目标和基准，如今我们越来越清晰地认识到，通过了解该怎么做这件事情，我们将获得更大的价值空间，”彭博社的Mann指出。据他回忆，就在几年前，人们会觉得无人驾驶汽车和高度准确的机器学习语言识别技术纯属异想天开。但他补充道：“我们已经取得了令人赞叹的成就，而未来的研究前景将是无限的。”

　　总体来说，人工智能的前景也是积极的。据Accenture预测，到2035年，人工智能技术会使年均经济增长率翻上一番，并将劳动生产率最高提升40%。人工智能技术还能不断缩短时间和空间，减少人类的局限，从而使人们将更多的时间用在创意性工作上面。目前正在研制的认知机器人技术可使机器拥有情感智慧，以及观察、记忆、规划和推理的能力。

　　军医们在与像埃莉这样的虚拟治疗师对话的同时，已经能够看到未来的曙光。最初的研究表明，在与虚拟采访者进行交流时，受试者更有可能畅所欲言、袒露心扉。因为在与计算机交互时，他们更容易放下被人评价的心理包袱，流露出自己的真情实感。

　　万事通先生

　　几乎每个青少年都经历过青春痘带来的困扰。虽然很多困扰可通过非处方药，比如洁面乳和清洗液得到治疗，可有些痘痘困扰却久治不愈。如果置之不理，那么青春痘不仅会带来痛苦，甚至还会在皮下形成包囊，甚至在脸上留下永久性疤痕。近30年来，需要治疗严重青春痘的病人大多选择了Accutane这种药。

　　Accutane于1982年在美国上市，成为数百万美国人使用的处方特效药。截至21世纪初，出现了不少将这种药与自杀、克罗恩病和出生缺陷联系在一起的骇人听闻的故事。数千起人身伤害的诉讼案都将矛头指向了Accutane的生产商罗氏。罗氏最终花了5000多万美元才平息了这些官司。2009年，罗氏终于停止生产Accutane并主动下架和召回，在此之前，该药品已经被世界各地1600万病人使用近30年。

　　尽管美国食品药品监督管理局从未亲自下达过召回令，某些治疗青春痘的药物仍然存在。在众多已经上市，却因严重副作用而不得不退出市场的药物当中，Accutane不过是其中的一个代表罢了。

　　倘若我们能够提早发现这些药物的副作用，那么该药品可能就不会推向市场。现在，技术在新药研发中发挥着越来越重要的作用，并且物联网提供的实时临床试验数据在未来可提供类似的案例——这些技术在正在改变人类的生活。

　　早期干预

　　在整个医疗行业内，有一种变化正在悄然兴起：以前病人必须亲自去医生办公室看病，现在病人在自己舒适的家里也能接受医生的远程检查。像HealthTap和Doctor On Demand这类服务正在日益普及，这使得病人和医生更容易实现互联。与此同时，那些可跟踪病人的生物特征数据的远程监测设备，提供了24小时开启的通道，帮助医疗人员做出明智的决定。例如伟创力合作伙伴公司的可穿戴感应设备，包括VitalConnect的 VitalPatch 或者MC10的 Biostamp。

　　伟创力数字医疗部门的高级副总裁Kal Patel博士认为，那些探索医疗策略、治疗手段或医疗器械对于人类是否安全的医学研究和临床试实验为物联网带来了巨大的机遇。“如今，几乎一切都是手动的，包括你必须签字的披露内容”，他说，“但是让我们试想一下，参加某种新药的临床试验者，不必每周前往诊所进行生命体征检测，而是通过远程监测设备，例如VitalPatch或者MC10的贴片，便可轻松完成该药的临床试验”。

　　Patel博士解释道，通过这种方式不断采集数据，参与者不像以前那样需要经常去诊所进行体检，因此临床试验时间就大大缩短了。比如说，慢性阻塞性肺病(COPD)病人无需在全新的治疗过程中到我们这里做进度测试。他们可以在自己家里做其中一些测试，例如六分钟的步行测试。Patel博士指出，借助于新科技，那些跟踪病人反应的医疗人员可收集到更加丰富的真实数据。这种编制的数据能揭示出可量化的病情发展，尤其是那些慢性病病人，他们可能未留意自身的病情在较长时间内出现不易察觉的恶化或改善。

　　MC10的可穿戴BiOStamp传感器从所在的身体部位采集数据，使研究人员可以迅速整理并筛选，挑选出最适合他们研究的要素。目前，美国一些著名的公司正在使用这种感应器开展早期临床试验。同时，VitalConnect的可穿戴贴片可贴在心脏的位置，向云端传输重要的信息和生物特征数据，以便医生进行安全访问。Patel博士问道：“那么，我们怎样才能强化对高风险药物的监测呢?你们又怎样通过可穿戴设备或者其他实验，来决定是否有人会面临极其严重的副作用结果，然后又极力避免这种情况的出现呢?”

　　展望未来

　　当今的临床试验中，仍然会招募人作为受试者。但科技领域的重大突破让我们更接近所谓的“芯片实验室”，这样从长远看来，未来的临床试验可能完全不需要人类受试者。“芯片实验室”是由计算机芯片构成的微型设备，可模拟细胞对治疗的反应，并以极低的价格进行研究和临床应用。在“芯片实验室”普遍采用之前，确保人类受试者的安全才是头等大事，当然这也是为了要保证未来接受治疗患者的安全。

　　临床试验面临的另一项挑战是，采集的病人数据通常以小组形式遍及全国数百个地方。Patel博士指出，采集并分析这些数据所消耗的时间可能会使发现整个临床试验过程中的安全问题遭到延迟。但是如果每个参与临床试验的病人都能进入一个互联的平台上，那么就可以更迅速地进行数据的传递和分析，以便查出危险信号。这样的话，我们就有可能淘汰掉那些药效迟缓、预期成本较高的药物和器械。Patel博士说：“你有望筛选出合适的药物。而且，凭借着比今天更有效的数据支持，也可在更短时间内将它们推向市场。”

　　通过提高临床试验的效果，我们可以在短时间内将救命的药物和疗法带给最需要它们的病人。Patel博士指出，这样也可避免那些有可能存在危险或药效不佳的药品接触到更多的临床试验的受试者。物联网甚至可以防止未来出现召回这种情况。

　　Patel博士还说，那些通过远程监测设备来存储信息的电子记录最终可使用全新的算法，发现那些最有可能漏诊和没有得到充分治疗的病人，这样有患病危险的人才不会被漏掉。

　　难道我们要成天身上带着各种贴片或设备，通过Wi-Fi和移动网络来传输生命体征信息，为医生存储数据呢?不是没这种可能，Patel博士说。“假以时日，就像今天我们每个人都有一部手机一样。这种价值主张正日益明确。我们要发展到每个人都佩戴它们的地步。如果你能向我证明，我使用贴片后确实很有用的话，那么我就会每天贴上它。”

　　对于人类和人工智能技术而言，这很可能将拉开一段美好友情的序曲。